AI工厂的矛盾，看CPO技术的必然性和紧迫性
在 AI 浪潮汹涌澎湃的当下，英伟达的战略目标是打造AI 工厂，作为支撑 AI 技术蓬勃发展的关键基础设施，其技术架构的革新显得尤为重要。今天，咱们就从 AI 工厂的视角，来深入剖析 CPO 技术的必然性和紧迫性。
当前AI工厂的架构继承自传统数据中心
在传统的企业数据中心中，一级交换机集成在每个服务器机架内，允许直接通过铜缆连接到服务器，并最大限度地降低电源和组件的复杂性。这种架构足以满足以 CPU 为中心的工作负载，且网络需求适中。
相比之下，NVIDIA 率先打造的现代 AI 工厂拥有超高密度的计算机架和数千个 GPU，这些 GPU 的架构设计使其能够协同完成一项任务。这要求整个数据中心拥有最大的带宽和最小的延迟，因此需要新的拓扑结构，将一级交换机迁移到行尾。这种配置极大地增加了服务器和交换机之间的距离，使得光纤网络至关重要。因此，功耗和光学元件数量显著增加，现在网卡到交换机以及交换机到交换机的连接都需要光学元件。
如下图1所示，这种演变反映了满足大规模AI工作负载的高带宽、低延迟需求所需的拓扑结构和技术的重大转变。它从根本上重塑了数据中心的物理和能源配置。
现在的 AI 算力工厂，用的还是铜缆和光模块搭配的混合架构。成本高、功耗大、延时低、可靠性差等诸多矛盾，尚未解决。全球范围内，还没有那种专门为 AI 工厂打造的创新架构落地，主要原因就是全光互联技术还没实现商用。要是这个技术能突破，那对 AI 算力工厂来说，可就有大变化了 。
基于CPO/OIO全光互联的AI工厂创新架构
现在 AI 数据中心的零件都得往一个机架里使劲塞，挤得满满当当。等 CPO/OIO 技术能用了就不一样了 —— 它靠光通信传数据，10 毫米到 100 米的距离都能搞定，还省电、成本低。到时候不用再硬凑机架，怎么部署经济就怎么来。
不管是行业大佬还是中美政府，都把 CPO 捧成了 “香饽饽”—— 台积电 CEO 说它是后摩尔时代最关键的半导体技术，黄仁勋更直接，称这是要啃二十年的 “硬骨头”（持续投入才能成）；政策端更实在，美国把 CPO 放进《芯片法案》给资助，咱们中国也把它列为 “十五五” 要重点突破的十大产业化技术之一。
这些大佬和政策为啥这么看重？答案全在对比里 —— 现在 AI 算力工厂的混合架构毛病一堆，而 CPO/OIO 能解决长距离传输、功耗、成本这些核心痛点。说白了，要让 AI 算力工厂真正跑起来、跑划算，CPO/OIO 就是绕不开的希望。
前面聊了 CPO/OIO 是 AI 算力工厂的未来，但对咱们 A 股投资者来说，这话得补半句 —— 这东西可能是 “双刃剑”。现在 A 股里最火的那些板块，比如光模块、PCB、液冷、HVDC，看着涨得热闹，可一旦 CPO 技术真商用了，麻烦就来了。原来的混合架构里，这些板块是刚需，需求撑得足；但 CPO 要解决的就是老架构的痛点，它一上来，对这些零部件的需求会直接降档，甚至可能萎缩到只剩一小块市场。
架构变革之际，往往也是市场重新洗牌之时。未来的 “新希望”，可能会让现在的 “香饽饽” 变 “烫手山芋”，甚至可能给整个市场造成一定的震荡，这点得提前看清楚。在未来 1 - 2 年内，这种情况发生的确定性相当高。
芯片出光（CPO/OIO）集体照
CPO龙头：罗博特科
CPO微透镜：炬光科技
$罗博特科(SZ300757)$ $半导体ETF(SH512480)$ $太辰光(SZ300570)$
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